线性稳压电源效率低，所以通常不适合于大电流或输入、输出电压相差大的情况。开关电源的效率相对较 高，而且效率不随输入电压的升高而降低，电源通常不需要大散热器，体积较小，因此在很多应用场合成 为必然之选。开关电源按转换方式可分为斩波型、变换器型和电荷泵式，按开关方式可分为软开关和硬开 关。
压敏电阻的命名；我国规定压敏电阻用“MY”表示.。J 为家用、后缀字母 W －稳压 G－过压 P 高频电路 L－防雷 H－灭弧 Z－消噪 B－补偿 C－消磁 N－ 高性能或高可靠。
SPS將輸入交流電壓整流濾波後的直流高壓作一定頻率的切換成高壓方波信號.該信號經隔離變壓器轉換成低壓直流,再對其加以整流濾波得到固定直流電壓輸出.
许多人把芯片规模的ＢＧＡ封装看作是由便携式电子产品所需的空间限制的 一个可行的解决方案，它同时满足这些产品更高功能与性能的要求。为便携式产品的高密度 电路设计应该为装配工艺着想。
随着工艺制程不断逼近物理极限，传统按照摩尔定律通过工艺制程微缩的方式来实现计算系统性能提高以及算力产业升级已不再现实，整个算力产业进入后摩尔时代，计算技术进入多要素综合创新阶段。从供需两方面分析算力产业发展的趋势，研究当前我国算力产业发展面临的机遇和挑战，并提出促进我国算力产业创新发展的相关建议。
新一轮科技革命催生的未来技术和新兴产业的国际竞争愈演愈烈。为实现中长期、可持续、动态化的科技自立自强，在攻克关键少数“卡脖子”领域的同时，更需要对未来技术和产业“锻长板”，防范新一轮“卡脖子”问题，助推中国产业结构转型升级。作为被国际半导体协会认定为后摩尔时代最具发展潜力的颠覆性计算技术之一，类脑计算有望引领人工智能从专用走向通用阶段。目前，中国类脑计算技术已拥有局部优势，有望成为未来集成电路和人工智能领域的关键“长板”，也为解决高端芯片“卡脖子”问题提供了“换道超车”的新路径。未来，应加快构建支持前沿技术创新的新型举国体制，有效推动类脑计算实现技术和产业化突破。
过去的半个多世纪，半导体行业一直遵循摩尔定律的轨迹高速发展，如今单纯靠提升工艺来提升芯片性能的方法已经无法充分满足时代的需求，半导体行业也逐步进入了“后摩尔时代”。后摩尔时代的来临，给中国集成电路产业发展带来新的发展机会，《中国电子报》推出“探寻后摩尔时代集成电路的颠覆性技术”系列报道，对集成电路潜在颠覆性技术进行梳理，探讨每一项技术的发展现状、产业难题、未来前景。
以北京某数据中心全年运行能耗数据为基础,分析基于典型水冷架构数据中心全年度PUE变化趋势。通过解构PUE中制冷因子组成与占比,分析制冷系统各组件与IT负载率、湿球温度的关联度。对于第三方数据中心常规水冷制冷系统能效治理,应偏重冷源部分冷水机组、冷却水泵、冷却塔的调优。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
先进制程扩产叠加国产化替代风口，半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势，被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展，激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。
GPU并行计算能力适用于AI训推需求，大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理，也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成，这些单元被组织成强大的计算阵列，能够同时对海量数据执行相同的简单操作，因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构，相较于ASIC和FPGA，GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势，也比仍处探索阶段的NPU更为成熟，因而成为大模型训练和推理的主力。近年来，人工智能取得突破性进展，多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则，其能力提升高度依赖海量算力供给。未来，随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，加速AI应用的广泛落地
1.海外模型保持头部优势，国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中，海外模型占据了榜单前6，其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先，o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三，大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比，海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens，平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散，从2-200元/百万Tokens不等，海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens，是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒，而海外推理模型仅有41.60秒，海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。
新能源行业剖析行业前瞻洞察系列：太空光伏远期空间巨大，太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长，随着AI算力需求爆发式增长，太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案，太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池，钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限，但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面，届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度
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